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摘要： 查士标(1615-1698),字二瞻,号梅壑、梅壑散人、梅壑道人,又号懒标、后乙卯生、邗上旅人等,海阳(今安徽休宁)人.清代张庚《国朝画征录》评其作品"风神懒散,气韵荒寒".其后来寓居扬州待鹤楼,《广陵诗事》记载当时风光——"户户杯盘江千里,家家画轴查二瞻",73岁时还与孔尚任、龚贤、石涛等参加春江诗社. 查士标是一位有名士气的文人艺术家,作品逸笔草草,不计工拙,画云依山,浮烟暖翠.他常常白天睡觉,晚上作画,自号"懒标""散人","不求闻达,一室之外,山水而已".

摘要： 张路(1464-1538),字天墀、天驰,初号茅蹊,又号平山,大梁(今河南开封)人,曾以庠生游太学,然一生未仕,性格颓唐自放,独钟情绘事,擅山水、人物,与蒋嵩、汪肇、郭诩、钟礼等人位列浙派名家.明朱谋垔《画史会要》谓其"人物似吴小仙(吴伟)而有韵,亦有戴文进(戴进)风致,一时缙绅咸加推重,得其真迹,如拱璧焉".世界各收藏机构存有百余幅款署张路的作品,其中人物画数量最多,其次是山水画,花鸟画仅有二幅,《吹箫女仙图》即为其人物画的代表作.

摘要： 根据香港联交所官网披露,高端育儿品牌BeBeBus的母公司不同集团BU-TONG GROUP(以下简称"不同集团")近日递交招股书,拟于香港主板挂牌上市. 此次选择香港上市,不同集团拟将募集资金用于提升生产能力,扩大其在欧洲、东南亚及北美等海外市场的影响力,扩大品牌活动及销售网络,研发新品,以及用作营运资金和一般企业用途. 完成三轮融资 估值大幅增长 不同集团的前身为布童科技,成立于2018年11月,是一家家庭生活产品科技公司.2019年,其创立了其核心品牌BeBeBus,战略性切入高端育儿产品市场,主要吸引注重品质、功能及美观(大过成本)的家庭.目前,BeBeBus已从最初的婴儿推车、儿童安全座椅、婴儿床、餐椅四大核心产品,逐步延展到亲子出行、亲子睡眠、亲子喂养、卫生护理四大关键场景.

关键词： 犯罪隐语   文本增强   损失函数   不平衡文本处理  

摘要： 【目的】为解决犯罪隐语数据集存在的不平衡问题，进一步提升对犯罪隐语文本的分类效果。【方法】对于长文本，提出 SimPoly 方法；对于短文本，提出 EDAPoly 方法。【结果】实验结果表明，SimPoly 和 EDAPoly 方法在解决犯罪隐语数据集不平衡问题上显著提升了分类模型的表现，相较于未进行文本增强的基线方法，在准确率、召回率和F1分数等指标上均有明显提升。【结论】不仅为罪隐语识别技术的实际应用提供了一种有效的解决方案，也为类似的不平衡文本分类任务提供了新的思路和支持。

关键词： 场景图生成   特征融合   目标检测   深度学习  

摘要： 针对开放世界场景图生成任务中未知物体及物体间关系检测难的问题，本文提出了基于多维度特征融合(Multidimensional Feature Fusion， MDFF)的关系推理模型，结合开放世界目标检测器构成了两阶段开放世界场景图生成算法。首先，预训练的开放世界目标检测器对输入图像进行目标检测，MDFF模型再对目标检测结果进行关系推理。在VG-150数据集上进行了传统方法和MDFF模型的对比实验，结果表明，MDFF模型在谓词分类任务的召回率指标提升了7%，在开放世界场景图生成和零样本推理任务上提升了3%。消融实验进一步验证了不同特征维度下的于模型性能的提升效果。

关键词： 医学图像   脑部影像分类   深度学习   注意力机制   图卷积神经网络  

摘要： 针对阿尔茨海默病(AD)与认知正常(CN)患者的脑部影像分类问题，本文提出一种基于通道注意力与图注意力网络的脑部影像分类模型。首先对原始DTI影像进行标准化预处理与张量拟合，获得三维FA图，随后沿轴向逐层切片，并应用双线性插值法将所有切片统一重采样到相同的大小，在此基础上，设计了通道注意力卷积模块，通过并行的卷积提取空间细节特征，同时应用自适应核长的通道间注意力机制动态重标定通道权重，有效学习并压缩局部纹理特征，经全连接层映射得到特征向量并作为后续图中的节点嵌入。然后，依据切片的空间连通性构建邻接矩阵，将切片视为图中的节点，并将节点特征向量与邻接矩阵组成图数据，输入三层堆叠的图注意力卷积层，通过可学习的注意力系数逐层聚合相邻及远邻切片信息，实现跨切片全局结构的融合。最终，经全局平均池化与全连接层输出分类结果。实验结果表明，本文提出的方法不仅在准确度和稳定性上优于传统影像分类模型，还验证了局部-全局注意力架构的优势，提供了一种从切片到图信号转换的新思路。

关键词： 海缆检测   信号去噪   小波变换   改进阈值函数   粒子群  

摘要： 传感信号的去噪是海光缆监测中的重要环节，小波方法通过保留信号中有用的小波系数，去除噪声的系数，从而达到去噪的目的，因而阈值函数与门限的选择决定了降噪效果。鉴于现存研究中阈值函数存在尖点、收敛速度过快或过慢、阈值门限不能自适应不同分解系数等问题，提出了一种可调整的软阈值函数，并优化了基于动态惯性权重和正余弦振荡学习因子的粒子群算法，通过二者结合实现信号的降噪。仿真结果表明，采用该方法优化的信号相较优化前信噪比提升12.5%，粒子群算法的收敛速度提升6倍，有效抑制背景噪声的影响，提升了信号的可识别性。

关键词： 可视化年报   商业信用融资   信息   信任   多模态  

摘要： 在公司年报披露中，运用多媒体技术进行多模态呈现已蔚然成风。本文探讨相较于普通年报，可视化年报是否能够实现“一图胜千言”、“有图有真相”的效果，增强供应链合作企业对披露公司的信任，进而促进商业信用融资，产生“图而有信”的价值效应。以2014-2022年我国沪深A股上市公司为样本，研究证实可视化年报披露显著提高了公司的商业信用融资，其背后是降低信息认知风险和激发积极情感共同作用的结果。异质性检验发现，可视化年报披露对商业信用融资的促进作用与公司所处的地区环境、同业可视化年报披露情况，以及公司自身市场地位密切相关。进一步研究表明，公司持续地、在多平台披露可视化年报，都可以增强可视化年报披露对商业信用融资的正面影响。本文不仅验证了信息披露的形式创新并非华而不实，同样会发挥重要的价值效应，而且对于如何以信息披露的高质量要求推动上市公司的高质量发展具有启示作用。

关键词： 交通流预测   时空图神经网络   时空依赖性   模型设计   模型分类标准  

摘要： 近年来，深度学习在交通流预测中的应用受到了广泛关注，特别是时空图神经网络在捕捉时空依赖关系和交通特征预测等方面取得了显著成效。尽管已有一些综述探讨了时空图神经网络的应用，但这些研究大多以应用场景为分类依据，未能从模型设计的角度提供深入的总结分析，更缺乏统一的模型分类体系。鉴于此，文中提出了一种综合考虑“模块选择、融合机制、架构设计、训练策略”的层次分类方法，并将时空图神经网络分为六类：循环图卷积网络、时空全卷积网络、时空注意力网络、时空编码器网络、时空混搭架构网络、附加策略时空网络。在此基础上，针对每一个类别，详细分析了其特有的模型建模方法、时空融合机制，并对比其主要变体的特点。然后，通过分析代表性工作和最新工作，探讨了时空图神经网络的发展规律，并收集附上开源模型的源代码地址。接着，收集了常用的公开数据集，并在对比前人实验结果的基础上，对最新先进模型的性能进行可视化分析。最后，总结了该领域的发展机遇与挑战，以期为后续研究提供启发。

关键词： 可见光通信   原模图LDPC码   广义空间调制   空间MPPM星座映射方案  

摘要： 为了在室内可见光通信(visible light communication, VLC)中实现高效可靠的数据传输,该文设计了一套基于原模图低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码的高可靠、高传输效率的光通信数据传输方案。具体来说,该文对原模图LDPC码、广义空间调制(generalized spatial modulation, GSM)星座、多脉冲位置调制(multipulse position modulation,MPPM)进行深入研究。首先,针对基于原模图LDPC码的多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)GSM VLC系统提出了一种新型非均匀功率的空间MPPM(unequal power spatial MPPM, UPSM)星座映射方案,该方案能够重新分配空间MPPM的峰值发射功率,有效地提高了MIMO-GSM-VLC系统性能;其次,利用原模图外部信息传递(protograph extrinsic information transfer, PEXIT)算法,构造了一种改进型原模图LDPC码,该码在室内可见光通信场景下能优于现有的原模图LDPC码。仿真和分析结果表明,所提出的星座映射方案和改进型原模图LDPC码均能获得显著的性能增益。